[发明专利]预测双燃料发动机活塞表面最高温度的方法和装置

权利要求书

1.一种预测双燃料发动机活塞表面最高温度的方法，其特征在于，包括：

实时获取影响双燃料发动机活塞表面最高温度的影响因素数据；所述影响因素数据包括发动机转速、柴油替代率、发动机功率、喷油提前角和NOx浓度；

根据所述影响因素数据，利用预先构建的活塞表面最高温度预测模型对所述双燃料发动机活塞表面的最高温度进行预测，并输出预测得到的所述双燃料发动机活塞表面的最高温度；

构建所述活塞表面最高温度预测模型，包括：

获取n组模型构建样本数据，每组模型构建样本数据包括一个温度样本数据以及p个与所述温度样本数据对应的影响因素样本数据；所述影响因素样本数据包括发动机转速、柴油替代率、发动机功率、喷油提前角和NOx浓度；

利用所述模型构建样本数据，通过偏最小二乘回归法与舍一交叉验证算法构建所述活塞表面最高温度预测模型；

所述利用所述模型构建样本数据，通过偏最小二乘回归法与舍一交叉验证算法构建所述活塞表面最高温度预测模型，包括：

利用所述影响因素样本数据构建自变量矩阵X＝(x₁,x₂,…,x_p)_n×p，利用所述温度样本数据构建因变量矩阵Y＝(y)_n×1；并对所述自变量矩阵X＝(x₁,x₂,…,x_p)_n×p和所述因变量矩阵Y＝(y)_n×1进行标准化，得到自变量矩阵X＝(x₁,x₂,…,x_p)_n×p的标准化矩阵E_i和因变量矩阵Y＝(y)_n×1的标准化矩阵F_i，i＝0；

初始化最大跌代次数为T，进入下述迭代步骤：

提取E_i的主轴ω_i+1和主成分t_i+1，分别求取E_i和F_i对所述主成分t_i+1的回归方程以及残差矩阵E_i+1、F_i+1；

利用舍一交叉验证法计算交叉有效性值并判断所述交叉有效性值是否小于或等于预设交叉有效性值C；

若所述交叉有效性值大于预设交叉有效性值C，则判断i+1是否小于T；若i+1T，则令i＝i+1，并进入下一次迭代步骤；

若所述交叉有效性值小于或等于预设交叉有效性值C，或者，i+1≥T，则根据交叉有效性获得的i+1个主成分t₁、t₂…t_i+1，求取F₀对t₁、t₂…t_i+1的多元线性回归方程F₀＝t₁r′₁+t₂r′₂+…+t_i+1r′_i+1，并将所述多元线性回归方程恢复为由E₀表示，得到所述活塞表面最高温度预测模型；

所述提取E_i的主轴ω_i+1和主成分t_i+1，分别求取E_i和F_i对所述主成分t_i+1的回归方程以及残差矩阵E_i+1、F_i+1，包括：

提取E_i的主轴E_i的主成分t_i+1＝E_i·ω_i+1；

求取E_i对所述主成分t_i+1的回归方程以及残差矩阵E_i+1为：

E_i+1＝E_i-t_i+1·p_i+1^T；

求取F_i对所述主成分t_i+1的回归方程以及残差矩阵F_i+1为：

F_i+1＝F_i-t_i+1·r_i+1^T；

所述利用舍一交叉验证法计算交叉有效性值包括：

定义交叉有效性值

其中，y_i为第i个温度样本数据，为F₀对所述主成分t₁、t₂…t_i+1的回归方程的拟合值；

的求取过程如下：

对n组模型构建样本数据分别进行如下计算：舍去第i组模型构建样本数据，利用剩余的n-1组模型构建样本数据建立对主成分的回归方程，并将第i组模型构建样本数据代入所述利用剩余的n-1组模型构建样本数据建立对主成分的回归方程，得到第i组模型构建样本数据的拟合值

求取每组模型构建样本数据中的温度样本数据与其对应的拟合值之差的平方，得到所述PRESS；

将所述多元线性回归方程恢复为由E₀表示，得到所述活塞表面最高温度预测模型包括：令k＝1，2，…i+1，j＝1,2,…i+1，则得到活塞表面最高温度预测模型为：